深入解析希尔排序:原理、实现与优化

目录

一、希尔排序的基本思想

二、希尔排序的时间复杂度

三、优化与改进


希尔排序(Shell Sort)是一种基于插入排序的排序算法,其改进在于通过分组(也叫增量)的方式来减少数据移动的次数,从而提高了排序的效率。希尔排序的基本思想是将待排序的序列根据一定的增量分成若干组,然后分别对每组元素进行插入排序,随着增量逐渐减小,直到增量为1,此时便完成了整个排序过程。

一、希尔排序的基本思想

希尔排序是插入排序的一种改进,它的核心思想是:对于一个较大的增量进行排序时,元素之间的差距较大,能快速将一些元素移动到合适的位置;然后随着增量逐渐减小,直到增量为1,最终完成排序。
具体步骤如下:
(1)选择一个增量序列,通常会选择一个递减的增量,例如[5, 3, 1]。
(2)使用增量分组,将原数组分成若干个子数组,对每个子数组进行插入排序。
(3)减小增量,重新分组,再对每个子数组进行插入排序。
(4)重复这个过程,直到增量为1,此时插入排序能够完成最终的排序。
希尔排序的关键是如何选择合适的增量序列,不同的增量序列会对排序的效率产生较大的影响。

二、希尔排序的时间复杂度

希尔排序的时间复杂度与增量序列的选择有关。最坏情况下,当增量序列选择不当时,希尔排序的时间复杂度为 ( O(n^2) ),但在合适的增量序列下,时间复杂度可以降低至 ( O(n^{3/2}) ) 或更优。
常见的增量序列包括:

(1)原始增量序列:[n/2, n/4, n/8, …, 1]
(2)更优化的增量序列:[1, 4, 13, 40, 121, …]三、Java实现希尔排序
下面通过一个简单的Java代码示例来演示希尔排序的实现过程。

1.基本实现

public class ShellSort {// 希尔排序算法
public static void shellSort(int[] arr) {
int n = arr.length;// 初始增量为数组长度的一半
for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {
// 对每个增量进行插入排序
for (int i = gap; i < n; i++) {
int temp = arr[i];
int j = i;// 对每个分组进行插入排序
while (j >= gap && arr[j - gap] > temp) {
arr[j] = arr[j - gap];
j -= gap;
}
arr[j] = temp;
}
}
}// 输出数组
public static void printArray(int[] arr) {
for (int i : arr) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 5, 2, 9, 1, 5, 6 };
System.out.println("原数组:");
printArray(arr);// 调用希尔排序
shellSort(arr);System.out.println("排序后数组:");
printArray(arr);
}
}

2.代码解析

(1)增量序列选择:本代码采用的是常见的增量序列,从数组长度的二分之一开始,每次减小一半,直到增量为1。
(2)插入排序:在每次增量时,对相应位置的元素进行插入排序。插入排序的过程和普通的插入排序类似,只是步长变成了增量值。
(3)排序过程:假设原数组长度为n,第一次增量为n/2,分成n/2个子数组,依次对这些子数组进行插入排序;第二次增量为n/4,依此类推,直到增量为1。

3. 运行结果

假设我们输入的原数组是 {5, 2, 9, 1, 5, 6},运行结果如下:
原数组:
5 2 9 1 5 6 
排序后数组:
1 2 5 5 6 9

三、优化与改进

(1)增量序列的选择:希尔排序的性能受增量序列的影响较大。最初的希尔增量序列是将增量不断减小为n/2, n/4, …, 1,但这一序列并不是最优的。后期有许多学者提出了不同的增量序列,如Hibbard序列、Sedgewick序列等,这些序列能显著提高排序效率。
(2)排序的稳定性:希尔排序并不是稳定排序算法,即相等的元素在排序后可能会改变原有的相对顺序。如果需要稳定的排序,通常会选择其他算法如归并排序、插入排序等。

总结
希尔排序作为插入排序的优化版本,通过分组并减少比较和交换的次数,提高了排序的效率。尽管在最坏情况下其时间复杂度仍然较高(( O(n^2) )),但在合适的增量序列下,希尔排序能取得较为优异的性能,尤其在处理大数据量时,比原始的插入排序表现更好。
在实际应用中,希尔排序常用于一些对稳定性要求不高且数据量较大的场景,作为排序算法的一个优化思路,具有一定的应用价值。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/65965.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

python使用AprilTag 3

python使用AprilTag 3 最近想测试一下AprilTag精度,看看能不能用的上。 1 安装 法1:github源码编译安装(放弃) 一开始找到了AprilTag 3的官方github网址https://github.com/AprilRobotics/apriltag,但是按着操作下…

小程序学习07—— uniapp组件通信props和$emit和插槽语法

目录 一 父组件向子组件传递消息 1.1 props (a)传递静态或动态的 Prop (b)单向数据流 二 子组件通知父组件 2.1 $emit (a)定义自定义事件 (b)绑定自定义事件 三 插槽语法…

纵览!报表控件 Stimulsoft Reports、Dashboards 和 Forms 2025.1 新版本发布!

Stimulsoft 2025.1 新版发布,旨在增强您创建报告、仪表板和 PDF 表单的体验!此最新版本为您带来了许多改进和新功能,使数据处理更加高效和用户友好。亮点包括对 .NET 9 的支持、Microsoft Analysis Services 的新数据适配器、发布向导中适用于…

Unity Pico 应用失去焦点后,追踪功能被禁用(原生 UI 界面弹出)

在 Unity 中,如果正在使用新的输入系统,任何触发 OnApplicationFocus(false) 的事件都可能会禁用追踪功能。 负责此功能的组件是附加到主摄像机的 "Tracked Pose Driver (Input System)" 组件。由于非输入系统版本不是新输入系统的一部分&…

面试准备备备备

职业技能 放到简历的黄金位置(HR刷选简历的重要参考) 基本准则:写在简历上的必须能聊,不然就别写 参考公式:职业技能 必要技术 其他技术 针对性的引导面试官(让他问一些你想让他问的) 寻找合…

多光谱图像的处理和分析方法有哪些?

一、预处理方法 1、辐射校正: 目的:消除或减少传感器本身、大气条件以及太阳光照等因素对多光谱图像辐射亮度值的影响,使得图像的辐射值能够真实反映地物的反射或发射特性。 方法:包括传感器校正和大气校正。传感器校正主要是根…

艾体宝方案丨全面提升API安全:AccuKnox 接口漏洞预防与修复

一、API 安全:现代企业的必修课 在现代技术生态中,应用程序编程接口(API)扮演着不可或缺的角色。从数据共享到跨平台集成,API 成为连接企业系统与外部服务的桥梁。然而,伴随云计算的普及与微服务架构的流行…

多个DataV遍历生成

DataV是数据可视化工具 与Echart类似 相对Echart图标边框 装饰可选官网DataV 安装 npm install kjgl77/datav-vue3main.ts import DataVVue3 from kjgl77/datav-vue3 app.use(DataVVue3)多个DataV遍历生成 Vue3viteDataV为例:<template><div w50rem h25rem flex&qu…

小程序租赁系统的优势与应用探索

内容概要 小程序租赁系统&#xff0c;听起来很高大上&#xff0c;但实际上它比你想象的要实用得多&#xff01;设想一下&#xff0c;几乎所有的租赁需求都能通过手机轻松解决。这种系统的便捷性体现在让用户随时随地都能发起租赁请求&#xff0c;而不再受制于传统繁琐的手续。…

driftingblues2

修改网卡配置信息 首先kali终端运行以下命令查看靶机ip 这里我们发现并没有查到靶机的ip&#xff0c;这时我们重启靶机 打开靶机&#xff0c;按下e键&#xff0c;进入到如下界面 将ro替换为rw signie init/bin/bash 替换完毕后&#xff0c;按下Ctrl键X键&#xff0c;进入如下…

Redis 使用redisTemplate获取某个规则下的key的全量数据(示例Set结构)

如下是redis中存储的数据结构 我想取key以favorites:结尾的所有数据 Redis 的 SCAN 命令用于迭代数据库中的键&#xff0c;支持通过模式过滤结果。模式规则基于 Redis 的通配符匹配语法&#xff0c;类似于文件名匹配规则&#xff1a; *&#xff1a;匹配零个或多个字符。?&…

1月2日作业

工人管理系统 #include<myhead.h> #include<sqlite3.h> sqlite3 * creat_sqlite()//创建数据库并返回数据库句柄 {const char *p"./my.db";sqlite3 *ppDb;if(sqlite3_open(p,&ppDb)!SQLITE_OK)//调用数据库提供的第三方库函数{printf("打开数据…

职场常用Excel基础03-自定义排序

大家好&#xff0c;今天和大家一起分享一下excel中的自定义排序~ 通过排序&#xff0c;用户可以快速地对表格中的数据进行整理&#xff0c;以便更直观地观察趋势、查找特定信息或为后续的数据分析做准备。除了标准的升序和降序排序外&#xff0c;Excel还提供了强大的自定义排序…

计算机网络-L2TP Over IPSec基础实验

一、概述 上次我们进行了标准L2TP的配置&#xff0c;但是在最后我们在进行业务流量访问时看到流量是没有进行加密的&#xff0c;这就导致可能得安全风险&#xff0c;所以这里其实可以退像GRE那样调用IPSec框架来进行加密保护。 拓扑 数据不加密 现在需要配置IPSec&#xff0c;然…

C#控件开发4—仪表盘

目录 思路&#xff08;GDI绘图&#xff09;1.定义属性2.绘制图形3.最后生成&#xff08;自定义各种监控值显示&#xff09;End 如何让温度、湿度、压力等有量程的监控值如仪表盘&#xff08;DashBoard&#xff09;一样显示&#xff1f; 思路&#xff08;GDI绘图&#xff09; 定…

ThinkPHP 8高效构建Web应用-第一个简单的MVC应用示例

【图书介绍】《ThinkPHP 8高效构建Web应用》-CSDN博客 《2025新书 ThinkPHP 8高效构建Web应用 编程与应用开发丛书 夏磊 清华大学出版社教材书籍 9787302678236 ThinkPHP 8高效构建Web应用》【摘要 书评 试读】- 京东图书 使用VS Code开发ThinkPHP项目-CSDN博客 我们先实现一…

数字化供应链创新解决方案在零售行业的应用研究——以开源AI智能名片S2B2C商城小程序为例

摘要&#xff1a; 在数字化转型的浪潮中&#xff0c;零售行业正经历着前所未有的变革。特别是在供应链管理方面&#xff0c;线上线下融合、数据孤岛、消费者需求多样化等问题日益凸显&#xff0c;对零售企业的运营效率与市场竞争力构成了严峻挑战。本文深入探讨了零售行业供应…

RabbitMQ - 4 ( 22000 字 RabbitMQ 入门级教程 )

一&#xff1a; RabbitMQ 高级特性 前面主要讲解了 RabbitMQ 的概念和应用。RabbitMQ 实现了 AMQP 0-9-1 规范&#xff0c;并在此基础上进行了多项扩展。在 RabbitMQ 官方网站中详细介绍了其特性&#xff0c;我们将其中一些重要且常用的特性挑选出来进行讲解。 1.1 消息确认 …

mac m2 安装 docker

文章目录 安装1.下载安装包2.在downloads中打开3.在启动台打开打开终端验证 修改国内镜像地址小结 安装 1.下载安装包 到官网下载适配的安装包&#xff1a;https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 2.在downloads中打开 拖过去 3.在启动台打开 选择推荐设置 …

QT--------网络

实现思路 主机信息查询&#xff1a; 使用 QHostInfo 类可以查询主机名和 IP 地址信息。QNetworkInterface 类可以获取本地网络接口的信息&#xff0c;包括 IP 地址、子网掩码、广播地址等。 TCP 通信&#xff1a; 使用 QTcpServer 类实现 TCP 服务器端程序设计。使用 QTcpSock…